Cuando calculamos una métrica realmente no tenemos el valor real de la métrica sino un valor (llamado estimador) que nos ayuda para saber el verdadero valor de la métrica.

El valor real de la métrica no lo podemos obtener pero si al menos in intervalo en el que es probable que esté ese valor real. A ese intervalo se le llama el intervalo de confianza.

En este prospecto médico para un test de COVID se muestran los intervalos de confianza la para la sensibilidad y la especificidad: sars-cov-2_rapid_antigen_test_es.pdf.

Los datos que se muestran son los siguientes:

$$ \begin{array} \\ E&=&115&=&Nº \; de \; enfermos \\ S&=&311&=&Nº \; de \; sanos \\ TP&=&111&=&Nº \; predichos \; positivos \\ TN&=&310&=&Nº \; predichos \; negativos \end{array} $$

$$ \begin{array} \\ Sensibilidad&=&\frac{111}{115}&=&0,9652&=&96,52\% \\ Especificidad&=&\frac{310}{311}&=&0,9968&=&99,68\% \end{array} $$

La sensibilidad real y la especificidad real no la conocemos ya que con otros paciente habría dado unos resultados distintos, por ello se calcula el intervalo de confianza que nos dice que ese intervalo con un 95% de probabilidad tendrá dentro el valor buscado.

Siguiendo con el test de covid los intervalos de confianza mostrados son:

$$ \begin{array} \\ Sensibilidad&=&[91,33‑99,04] \\ Especificidad&=&[98,22‑99,99] \end{array} $$